JPWO2019171441A1 - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

情報処理装置（１４）は、移動体に搭載される。算出部（１４１）は、移動体の周辺に所在するセンサがセンサの周辺を走査して得た検出点が示されるセンサデータを取得し、取得した前記センサデータを解析して、検出点の分布範囲を算出する。除去部（１４２）は、算出部（１４１）により算出された検出点の分布範囲に基づき、センサデータに示される検出点の中から移動体に対する検出点を抽出し、抽出した移動体に対する検出点をセンサデータから除去する。

Description

本発明は、センサにより得られたセンサデータを処理する技術に関する。

安全意識の高まりと利便性の追求とから、緊急自動ブレーキ機能といった運転支援機能が搭載された車両が増加している。運転支援機能を実現するために、ミリ波レーダーやＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）といった、電波又は光を放射するセンサが用いられる場合がある。
運転支援機能を実現するためのセンサは、遮蔽物などにより覆い隠された領域はセンシングできない。このため、遮蔽物などにより覆い隠された領域については、運転支援機能が搭載された車両（以下、運転支援機能搭載車両という）が、通信を用いたＶ２Ｘ（Ｖｅｈｉｃｌｅ ｔｏ Ｅｖｅｒｙｔｈｉｎｇ）という手段により、他の車両やインフラストラクチャ設備に搭載されたセンサによる検出結果を受信する方法がある。
しかしながら、運転支援機能搭載車両が受信するセンサの検出結果に、運転支援機能搭載車両自身が含まれている場合は、運転支援機能が、運転支援機能搭載車両のすぐ近くに物体が存在すると誤認識してしまい、誤った動作をしてしまう可能性がある。

特許文献１には、運転支援機能が、他車物標情報から運転支援機能搭載車両を除外することが記載されている。

特開２００８−２９３０９９号公報

特許文献１の技術では、他車物標情報に誤差成分が存在していた場合に、正確に他車物標情報内の運転支援機能搭載車両を特定して、他車物標情報から運転支援機能搭載車両を除外することが困難であるという課題がある。

本発明は、このような課題を解決することを主な目的とする。
具体的には、本発明は、移動体の周辺に所在するセンサにより得られたセンサデータに誤差成分が存在する場合でも、正確にセンサデータから移動体に対する検出点を除去できる構成を得ることを主な目的とする。

本発明に係る情報処理装置は、
移動体に搭載される情報処理装置であって、
前記移動体の周辺に所在するセンサが前記センサの周辺を走査して得た検出点が示されるセンサデータを取得し、取得した前記センサデータを解析して、検出点の分布範囲を算出する算出部と、
前記算出部により算出された検出点の分布範囲に基づき、前記センサデータに示される検出点の中から前記移動体に対する検出点を抽出し、抽出した前記移動体に対する検出点を前記センサデータから除去する除去部とを有する。

本発明によれば、センサデータに誤差成分が存在する場合でも、正確にセンサデータから移動体に対する検出点を除去することができる。

実施の形態１に係る車載システムのハードウェア構成例を示す図。 実施の形態１に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示す図。 実施の形態１に係る情報処理装置の機能構成例を示す図。 実施の形態１に係る車両位置の例を示す図。 実施の形態１に係る車両位置の例を示す図。 実施の形態１に係るセンシング範囲の例を示す図。 実施の形態１に係る検出点の分布範囲の例を示す図。 実施の形態１に係る情報処理装置の動作例を示す図。 実施の形態１に係る算出部の動作例を示すフローチャート。 実施の形態１に係る除去部の動作例を示すフローチャート。 実施の形態２に係る情報処理装置の動作例を示す図。 実施の形態２に係る除去部の動作例を示すフローチャート。

以下、本発明の実施の形態について、図を用いて説明する。以下の実施の形態の説明及び図面において、同一の符号を付したものは、同一の部分又は相当する部分を示す。

実施の形態１．
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１は、本実施の形態に係る車載システム１のハードウェア構成例を示す。
車載システム１は、車両５０に搭載されている。車両５０は、運転支援機能搭載車両である。
車載システム１は、車載ネットワーク１１、車両情報管理装置１２、通信装置１３、情報処理装置１４及び表示装置１５で構成される。

車載ネットワーク１１は、ＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、車載Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）等のネットワークである。

車両情報管理装置１２は、車両５０の車両情報を管理する。車両情報は例えば、車両５０の現在位置の情報及び車両５０の速度の情報である。

通信装置１３は、他の車両又は路側器と通信する。路側器は、車両５０の移動経路に配備されている静止物の例である。
他の車両又は路側器は、車両５０の周辺に所在する。

情報処理装置１４は、他車両のセンサ又は路側器のセンサから得たセンサデータに含まれる誤差成分を算出し、算出した誤差成分に基づき、センサデータから車両５０に対する検出点を除去する。
センサデータには、他車両のセンサ又は路側器のセンサが周辺を走査して得た検出点が示される。検出点については後述する。
なお、情報処理装置１４で行われる動作は、情報処理方法に相当する。

表示装置１５は、車両５０の搭乗者に情報を表示する。表示装置１５は、例えば、ディスプレイである。

図２は、情報処理装置１４のハードウェア構成例を示す。
情報処理装置１４は、プロセッサ１０１、メモリ１０２、入力インタフェース１０３及び出力インタフェース１０４で構成される。

プロセッサ１０１は、メモリ１０２に格納されたプログラムを読み出して実行する。
プログラムは、後述する算出部１４１及び除去部１４２を実現する。なお、当該プログラムは、情報処理プログラムに相当する。
プロセッサ３００は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）又はＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）である。

メモリ１０２には、前述のプログラム及び各種データが格納される。また、メモリ１０２には、他の車両又は路側器のセンサのセンサデータが格納される。
メモリ１０２は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｍｄａｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）又はフラッシュメモリである。

入力インタフェース１０３は、車両情報管理装置１２又は通信装置１３からデータを取得する。
例えば、入力インタフェース１０３は、通信装置１３から他の車両のセンサ又は路側器のセンサのセンサデータを取得する。

出力インタフェース１０４は、プロセッサ１０１の処理結果が示されるデータを表示装置１５に出力する。
例えば、出力インタフェース１０４は、車両５０に対する検出点が除去された後のセンサデータを表示装置１５に出力する。

図３は、情報処理装置１４の機能構成例を示す。
情報処理装置１４は、算出部１４１及び除去部１４２で構成される。
なお、図３では、プロセッサ１０１が算出部１４１及び除去部１４２を実現するプログラムを実行している状態を模式的に表している。

算出部１４１は、入力インタフェース１０３から、他の車両のセンサ又は路側器のセンサのセンサデータを取得する。そして、算出部１４１は、取得したセンサデータを解析して、検出点の分布範囲を算出する。
より具体的には、算出部１４１は、複数のセンサデータを時系列に解析して、複数のセンサデータでの同一静止物に対する検出点の分布範囲を算出する。

除去部１４２は、算出部１４１により算出された検出点の分布範囲に基づき、センサデータに示される検出点の中から車両５０に対する検出点を抽出する。より具体的には、除去部１４２は、センサデータに示される検出点のうち、車両５０の所在位置から算出部１４１により算出された検出点の分布範囲内にある検出点を、車両５０に対する検出点として抽出する。
そして、除去部１４２は、抽出した車両５０に対する検出点をセンサデータから除去する。

＊＊＊動作の説明＊＊＊
次に、本実施の形態に係る情報処理装置１４の動作例を説明する。

図４は、本実施の形態に係る車両５０及び他の車両６０の位置の例を示す。
図４では、車両５０は速度ｖ１で走行している。車両６０は、反対車線を速度ｖ２で車両５０に向かって走行している。
車両５０及び車両６０の移動経路である道路の路側には、静止物である電柱７０が配置されている。
図５は、車両５０から車両６０の方向（前方）をみた状態を表している。

車両６０には、センサが配備されている。車両６０のセンサは、例えば、ミリ波レーダー又はＬｉＤＡＲである。車両６０のセンサは、周辺を走査する。つまり、車両６０のセンサは、電波又はレーザーを周辺に照射し、その反射を得ることで障害物の有無を検出する。
図６は、車両６０のセンサのセンシング範囲８０と検出点を示す。
センサは、車両６０の前面に取り付けられており、図６で示すように扇形のセンシング範囲８０が得られる。
扇形の要の部分がセンサの取り付け位置であり、そこから放射状に電波又はレーザーが照射されている。
電波又はレーザーは物体に反射すると反射点を形成する。センサの構造上、電波又はレーザーが到達する範囲に反射点が存在しており、電波又はレーザーが到達しない物体の裏側には反射点が存在しない。物体の角又はセンサに近い点が反射の強い代表的な反射点である。このような代表的な反射点を検出点という。
図６の例では、車両５０に検出点５１が存在し、電柱７０に検出点７１が存在する。

車両６０では、車両６０に搭載されている通信装置により車両データとセンサデータとが無線により送信される。
車両データには、車両６０の位置、速度及び進行方位が示される。
センサデータには、検出点が検出された物体（以下、障害物という）のＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）である障害物ＩＤが示され、また、障害物ＩＤに対応付けて検出点の位置、速度及び進行方位とが示される。
センサデータに示される障害物ＩＤについては、車両６０に搭載されるコンピュータが検出点の位置から同一の障害物と判定した物体に対して、同一の障害物ＩＤが付与される。
また、センサデータに示される検出点の位置は、検出点の緯度経度のような絶対位置でもよいし、車両６０の中心点あるいはセンサを中心とした相対位置でもよい。
また、車両６０が位置の情報のみしか送信できない場合は、車両５０に備えられた情報処理装置１４が車両６０から通知された位置の時系列処理を行い、車両６０及び検出点の速度及び進行方位を算出するようにしてもよい。
車両６０と車両５０との間の無線通信は、ＩＥＥＥ８０２．１１ｐによるものを想定するが、車両データ及びセンサデータの送受信が可能であれば、他の方式でもよい。
車両６０では、センサによる走査と通信装置による車両データ及びセンサデータの送信が繰り返し行われる。

次に、図９のフローチャートを用いて、算出部１４１の動作例を説明する。
図９の処理は、通信装置１３が車両６０から車両データとセンサデータとを受信する度に行われる。

ステップＳＴ１０１において、算出部１４１は、通信装置１３及び入力インタフェース１３０を介して車両６０から送信された車両データ及びセンサデータを取得する。
また、算出部１４１は、車両データ及びセンサデータに示される位置が相対位置であれば、車両データ及びセンサデータに示される位置を絶対座標に変換する。

次に、ステップＳＴ１０３において、算出部１４１は、センサデータに示される障害物ＩＤが既にメモリ１０２に登録されているか否かを判定する。
障害物ＩＤが既にメモリ１０２に登録されている場合は、処理がステップＳＴ１０４に進む。一方、障害物ＩＤがメモリ１０２に未登録である場合は、処理がステップＳＴ１０５に進む。

ステップＳＴ１０３では、算出部１４１は、センサデータに障害物ＩＤとして示される障害物が静止物であるか否かを判定する。具体的には、算出部１４１は、障害物ＩＤに対応付けられた速度及び進行方位から、車両データに示される車両６０の進行速度で障害物が車両６０に向かって移動している状態であるかどうかを判定する。車両６０の進行速度で障害物が車両６０に向かって移動している状態であれば、算出部１４１は、障害物は静止物であると判定する。
障害物が静止物であれば、処理がステップＳＴ１０４に進む。一方、障害物が静止物でない場合は、処理が終了する。

ステップＳＴ１０４では、算出部１４１は、障害物ＩＤと、対応する検出点の位置をメモリ１０２に登録する。

ステップＳＴ１０５では、算出部１４１は、メモリ１０２を参照し、同一の障害物の検出点が既定数以上あるかどうかを判定する。既定数は、２以上である。既定数は５以上が望ましい。
同一の障害物の検出点が既定数以上ある場合は、処理がステップＳＴ１０６に進む。一方、同一の障害物の検出点が既定数未満である場合は、処理が終了する。

ステップＳＴ１０６では、算出部１４１は、同一の障害物の全ての検出点を包含する円の半径と中心点を算出する。
例えば、図７に示すように、電柱７０に対して７つの検出点７１が存在するとする。この例では、７つのセンサデータにより電柱７０に対して７つの検出点７１が得られている。
算出部４１は、７つの検出点７１を包含することになる円の半径と中心点とを算出する。
このような複数の検出点を包含する円は検出点の分布範囲に相当する。つまり、算出部１４１は、ステップＳＴ１０６において、同一静止物に対する検出点の分布範囲を算出する。
図７の例では、符号９０で示す円が、電柱７０の検出点７１の分布範囲である。
なお、同一の障害物ＩＤに対応付けられている検出点であっても、明らかに他の検出点と異なる位置の検出点は、分布範囲の計算からは除外する。算出部１４１は、例えば、他の検出点と２メートル以上離れているなど、路側に存在し得る物体のサイズよりも大きく乖離した位置にある検出点は分布範囲の計算から除外する。
算出部１４１は、算出した円の半径と中心点を障害物誤差分布範囲情報として除去部１４２に出力する。また、算出部１４１は、最新の車両データと最新のセンサデータを除去部１４２に出力する。

次に、図１０のフローチャートを用いて、除去部１４２の動作例を説明する。
図１０の処理は、算出部１４１から障害物誤差分布範囲情報、最新の車両データ及び最新のセンサデータが出力される度に行われる。

ステップＳＴ２０１において、除去部１４２は、算出部１４１から障害物誤差分布範囲情報、車両データ及びセンサデータを取得する。

次に、ステップＳＴ２０２において、除去部１４２は、車両５０の現在位置の情報と車両５０のサイズ情報を取得する。
例えば、除去部１４２は、車両情報管理装置１２から車両５０の現在位置の情報を取得する。
また、除去部１４２は、メモリ１０２から車両５０のサイズ情報を取得する。なお、車両５０のサイズ情報は一度取得すれば、再度取得する必要はない。

次に、ステップＳ２０３において、除去部１４２は、車両５０の現在位置の付近に検出点が存在するか否か、すなわち、センサデータに車両５０の検出点が含まれているか否かを判定する。
具体的には、先ず、除去部１４２は、車両６０と車両５０とを結ぶ線分と車両５０の外形との交点を求める。車両５０の外形は、ステップＳ２０２で取得された車両５０の現在位置とサイズ情報で得られる。
次に、除去部１４２は、車両６０と車両５０とを結ぶ線分と車両５０の外形との交点を中心にした、障害物誤差分布範囲情報で通知されている半径の円を算出する。この円の範囲は、図７に示す検出点の分布範囲９０に相当する。
次に、除去部１４２は、算出した円の範囲に含まれる検出点がセンサデータに存在するか否かを判定する。
当該円の範囲に含まれる検出点は車両５０に対する検出点である。

ステップＳ２０３の処理を、図８を用いて説明する。
図８では、符号５５で表される点が、車両６０と車両５０とを結ぶ線分と車両５０の外形との交点である。
検出点の分布範囲９０の円は図７に示すものと同様である。なお、図８では、理解を容易にするために、検出点の分布範囲９０の円を実際の大きさよりも大きく描画している。
そして、図８では、検出点５１は、交点５５を中心とする検出点の分布範囲９０の円の中に含まれる。
一方で、検出点８１は、交点５５を中心とする検出点の分布範囲９０の円の中には含まれない。
このため、ステップＳ２０３の判定では、検出点５１については真となり、検出点８１については偽となる。
なお、図８の例では車両５０と車両６０の中心とを結ぶ線分を引いているが、車両６０のセンサの取り付け位置が既知であれば、車両６０のセンサの取り付け位置と車両５０とを結ぶ線分を用いることで、精度を向上させることができる。

次に、ステップＳＴ２０４において、除去部１４２は、ステップＳＴ２０３で真と判定された検出点をセンサデータから除去する。
図８の例では、除去部１４２は、検出点５１をセンサデータから除去する。
検出点５１は、交点５５から検出点の分布範囲９０の円の中に含まれているので、誤差成分を含む車両５０についての検出点であると考えられる。

以上では、移動体である車両６０に設置されたセンサにより得られたセンサデータから車両５０の検出点を除去する例を説明した。図９及び図１０に示す手順を路側器に設置されたセンサで得られたセンサデータに適用することで、路側器に設置されたセンサで得られたセンサデータから、車両５０の検出点を除去することもできる。

＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
以上述べたように、本実施の形態では、センサデータに誤差成分が存在する場合でも、正確にセンサデータから車両５０に対する検出点を除去することができる。
つまり、本実施の形態では、情報処理装置１４が、誤差分布範囲として、同一静止物に対する検出点の分布範囲９０を算出し、車両５０の所在位置から算出した分布範囲９０内にある検出点を車両５０の検出点として抽出する。
このため、事前に車両６０に設置されたセンサ又は路側器に設置されたセンサの誤差特性を把握することなく、正確に、センサデータから車両５０に対する検出点を除去することができる。

実施の形態２．
実施の形態１では、検出点の位置情報を用いて車両５０に対する検出点をセンサデータから除去している。しかし、実施の形態１の手法では、実際に車両５０の近傍に物体が存在している場合にも、当該物体の検出点を車両５０の検出点と認識して除去してしまう可能性がある。
そこで、本実施の形態では、車両５０とセンサとの相対速度とに基づき、より高精度に車両５０の検出点のみを抽出できる構成を説明する。
本実施の形態では、主に実施の形態１との差異を説明する。
なお、以下で説明していない事項は、実施の形態１と同様である。

図１２のフローチャートを用いて、本実施の形態に係る除去部１４２の動作例を説明する。

ステップＳＴ２０１、ＳＴ２０３及びＳＴ２０４は、図１０に示したものと同じであるため、説明を省略する。

ステップＳＴ３０１では、除去部１４２は、車両５０の現在位置の情報、車両５０の速度の情報及び車両５０のサイズ情報を取得する。

ステップＳＴ３０２では、除去部１４２は、Ｓ２０３で真となった検出点の速度が、車両５０の速度とセンサデータの送信元（車両６０）の速度とを加算したものと同等か否かを判定する。
例えば、除去部１４２は、ステップＳ２０３で真となった検出点の速度と、車両５０の速度とセンサデータの送信元（車両６０）の速度とを加算したものとの速度差が１０％以内であれば、同等と判定する。

ステップＳ３０２の処理を、図１１を用いて説明する。
図１１では、車両５０は速度ｖ１で走行し、車両６０は速度ｖ２で走行しているものとする。
また、検出点５１及び検出点８２は共に検出点の分布範囲９０の円の中に入っている。
図１１の例では、検出点５１の速度は車両５０の速度ｖ１と車両６０の速度ｖ２との加算により得られる相対速度ｖ１＋ｖ２となっている。一方、検出点８２の速度は、車両６０の速度ｖ２である。
車両６０は速度ｖ２で走行するため、車両６０では、車両５０が速度ｖ１＋ｖ２で車両６０に向かってくるように感知される。一方、静止物の場合は、車両６０では、速度ｖ２で物体が車両６０に向かってくるように感知される。
このため、ステップＳ３０２の判定では、検出点５１については真となり、検出点８２については偽となる。つまり、検出点５１は、車両５０に対する検出点であり、検出点８２は、車両５０の近傍の静止物に対する検出点である。

ステップＳＴ２０４では、除去部１４２が、ステップＳＴ３０２で真と判定された検出点をセンサデータから除去する。
図１１の例では、除去部１４２は検出点５１をセンサデータから除去する。

以上では、移動体である車両６０に設置されたセンサにより得られたセンサデータから車両５０の検出点を除去する例を説明した。図１２に示す手順を路側器に設置されたセンサで得られたセンサデータに適用することで、路側器に設置されたセンサで得られたセンサデータから、車両５０の検出点を除去することもできる。この場合は、路側器の速度は０であるため、除去部１４２は、センサデータの送信元の速度を０にしてステップＳ３０２の判定を行う。

＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
以上述べたように、本実施の形態では、速度を用いて各検出点が車両５０に対する検出点であるのか他の物体に対する検出点であるのかを判定する。このため、本実施の形態によれば、車両５０の近傍に車両５０以外の物体が存在している場合でも、実施の形態１に比べてより正確に車両５０に対する検出点をセンサデータから除去することができる。

以上の実施の形態１及び実施の形態２では、車両５０に対向する方向で進行する車両６０の前面に取り付けられているセンサのセンサデータを用いる例を説明した。更に、車両５０の前方を車両５０と同じ進行方向で進行する車両の後面に取り付けられているセンサのセンサデータに対して実施の形態１又は実施の形態２に示す手順を適用してもよい。また、車両５０の後方を車両５０と同じ進行方向で進行する車両の前面に取り付けられているセンサのセンサデータに対して実施の形態１又は実施の形態２に示す手順を適用してもよい。

また、以上の実施の形態１及び実施の形態２では、車両５０に搭載された情報処理装置１４を例にして説明を行ったが、情報処理装置１４を他の移動体、例えば、船舶、電車等に搭載してもよい。

以上、本発明の実施の形態について説明したが、これら２つの実施の形態を組み合わせて実施しても構わない。
あるいは、これら２つの実施の形態のうち、１つを部分的に実施しても構わない。
あるいは、これら２つの実施の形態を部分的に組み合わせて実施しても構わない。
なお、本発明は、これらの実施の形態に限定されるものではなく、必要に応じて種々の変更が可能である。

＊＊＊ハードウェア構成の説明＊＊＊
最後に、情報処理装置１４のハードウェア構成の補足説明を行う。
メモリ１０２には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）も記憶されている。
そして、ＯＳの少なくとも一部がプロセッサ１０１により実行される。
プロセッサ１０１はＯＳの少なくとも一部を実行しながら、算出部１４１及び除去部１４２の機能を実現するプログラムを実行する。
プロセッサ１０１がＯＳを実行することで、タスク管理、メモリ管理、ファイル管理、通信制御等が行われる。
また、算出部１４１及び除去部１４２の処理の結果を示す情報、データ、信号値及び変数値の少なくともいずれかが、メモリ１０２、プロセッサ１０１内のレジスタ及びキャッシュメモリの少なくともいずれかに記憶される。
また、算出部１４１及び除去部１４２の機能を実現するプログラムは、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ等の可搬記録媒体に格納されていてもよい。

また、算出部１４１及び除去部１４２の「部」を、「回路」又は「工程」又は「手順」又は「処理」に読み替えてもよい。
また、情報処理装置１４は、処理回路により実現されてもよい。処理回路は、例えば、ロジックＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＧＡ（Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）である。
なお、本明細書では、プロセッサ１０１と、メモリ１０２と、プロセッサ１０１とメモリ１０２の組合せと、処理回路との上位概念を、「プロセッシングサーキットリー」という。
つまり、プロセッサ１０１と、メモリ１０２と、プロセッサ１０１とメモリ１０２の組合せと、処理回路とは、それぞれ「プロセッシングサーキットリー」の具体例である。

１ 車載システム、１１ 車載ネットワーク、１２ 車両情報管理装置、１３ 通信装置、１４ 情報処理装置、１５ 表示装置、５０ 車両、５１ 検出点、６０ 車両、７０ 電柱、７１ 検出点、８０ センシング範囲、９０ 検出点の分布範囲、１０１ プロセッサ、１０２ メモリ、１０３ 入力インタフェース、１０４ 出力インタフェース、１４１ 算出部、１４２ 除去部。

Claims (7)

1. 移動体に搭載される情報処理装置であって、
   前記移動体の周辺に所在するセンサが前記センサの周辺を走査して得た検出点が示されるセンサデータを取得し、取得した前記センサデータを解析して、検出点の分布範囲を算出する算出部と、
   前記算出部により算出された検出点の分布範囲に基づき、前記センサデータに示される検出点の中から前記移動体に対する検出点を抽出し、抽出した前記移動体に対する検出点を前記センサデータから除去する除去部とを有する情報処理装置。
2. 前記算出部は、
   複数のセンサデータを解析して、前記複数のセンサデータでの同一静止物に対する検出点の分布範囲を算出する請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記除去部は、
   前記センサデータに示される検出点のうち、前記移動体の所在位置から前記算出部により算出された検出点の分布範囲内にある検出点を、前記移動体に対する検出点として抽出する請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記除去部は、
   前記算出部により算出された検出点の分布範囲と、前記移動体と前記センサとの相対速度とに基づき、前記センサデータに示される検出点の中から前記移動体に対する検出点を抽出する請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記取得部は、
   前記移動体の移動経路を移動する他の移動体に設置されたセンサのセンサデータ及び前記移動経路に配備されている静止物に設置されたセンサのセンサデータのうちの少なくともいずれかを取得する請求項１に記載の情報処理装置。
6. 移動体に搭載されるコンピュータが行う情報処理方法であって、
   前記コンピュータが、前記移動体の周辺に所在するセンサが前記センサの周辺を走査して得た検出点が示されるセンサデータを取得し、取得した前記センサデータを解析して、検出点の分布範囲を算出し、
   前記コンピュータが、算出された検出点の分布範囲に基づき、前記センサデータに示される検出点の中から前記移動体に対する検出点を抽出し、抽出した前記移動体に対する検出点を前記センサデータから除去する情報処理方法。
7. 移動体に搭載されるコンピュータに、
   前記移動体の周辺に所在するセンサが前記センサの周辺を走査して得た検出点が示されるセンサデータを取得し、取得した前記センサデータを解析して、検出点の分布範囲を算出する算出処理と、
   前記算出処理により算出された検出点の分布範囲に基づき、前記センサデータに示される検出点の中から前記移動体に対する検出点を抽出し、抽出した前記移動体に対する検出点を前記センサデータから除去する除去処理とを実行させる情報処理プログラム。

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